Les fondements du machine learning

Définir les règles d'association

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Dans cette séquence, vous aborderez les concepts généraux et les méthodes liés aux algorithmes de règles d'association.
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Transcription

Toujours en restant dans la famille des techniques d'apprentissage non supervisées, on va maintenant aborder un autre ensemble de techniques que l'on appelle les association rules ou les règles d'association. Avant de commencer dans le vif du sujet, je souhaiterais juste parler de quelques généralités. Ce qu'il faut savoir c'est que, parmi ces techniques d'association rules, il existe plusieurs histoires assez classiques dont certaines sont peut-être des légendes urbaines, pour montrer l'efficacité de ces outils. Une de ces histoires raconte l'augmentation des ventes de bière après qu'un magasin ait décidé de placer ces dernières à côté des couches pour bébés. Vous allez me dire quelle relation entre couches pour bébés et bière ? Franchement, effectivement on se questionnerait. Plusieurs explications s'ensuivent pour comprendre cet effet mais toujours est-il qu'il est question des achats effectués par majoritairement les parents masculins, du moins dans certaines régions du monde on s'entend. Ces derniers, lorsqu'ils vont prendre des couches pour leurs enfants, profitent pour acheter quelques bières. Si on leur met la bière à une plus courte distance que celle qu'ils doivent habituellement parcourir, plutôt que de ne pas parcourir la distance en question, vu que les bières sont juste à côté, ils vont les prendre. Cette petite anecdote, mais il y en a d'autres qui sont véridiques et plus impressionnantes, révèle l'existence d'une règle d'association entre ces deux produits qui à première vue n'ont rien en commun. C'est assez génial. L'analyse ou l'extraction de règles d'association, à nouveau appelées Association rules, vise donc la découverte de relations pertinentes entre deux ou plusieurs éléments d'un vaste ensemble d'éléments. C'est quelque chose que les humains arrivent aussi à faire mais, dans la masse de volume de types de produits qu'on a dans certains supermarchés, ça leur est extrêmement difficile de faire ce type d'analyse et de conclusion. Ces relations qui sont a priori cachées peuvent être traduites en collection de règles d'association comme, par exemple, la règle couches pour bébés nous amène vers des bières ou également d'occurrences d'ensembles d'éléments. Donc l'association rules appartient à la famille des apprentissages non supervisés. En cela il a un objectif purement descriptif, notamment utiliser en analyse des paniers d'achat, ce qui leur a valu le surnom de Market baskets analysis qui veut dire analyse des paniers d'achat. Donc il permet d'analyser le comportement d'achat des consommateurs ou plus précisément la composition des transactions ou paniers que ces derniers ont effectués pour, par exemple : 1) mettre en évidence les plus fréquents dans les transactions ou paniers ou 2) transcrire les relations découvertes en listes de règles d'association décrivant Évidemment c'est un cas mais il faut imaginer qu'on peut également faire ça avec du comportemental, c'est-à-dire qu'on peut dire peut-être, à partir de l'étude de l'évolution des comportements d'une cohorte d'humains, comment va être le comportement d'un prochain humain. Ces règles sont des informations que les marketeurs ou les sociologues peuvent utiliser pour recommander des produits connexes, ça veut dire reliés dans le domaine des maths, aux clients ou plutôt les promouvoir en les plaçant côte à côte sur les pages web ou dans les catalogues ou sur les rayons. On pourrait croire que l'Association rules ne sert qu'à analyser les paniers d'achat, comme je l'ai déjà dit, mais ça va plus loin, il est utilisé dans les systèmes de recommandation e-Commerce comme Amazon ou Netflix. Il est également utilisé dans la surveillance caméra dans les villes où, à partir de certains comportements d'individus identifiés par caméra embarquant des intelligences artificielles ou des réseaux de neurones, on essaye d'anticiper le prochain comportement ou geste de l'individu. Mais, dans le cas d'Amazon ou de Netflix, il est ainsi possible avec ce type d'algorithme, parmi d'autres algorithmes qu'on a déjà vus, d'identifier les produits liés ou des consommateurs intéressés par les mêmes types de produits pour des suggestions d'achat. Ces systèmes de recommandation sont évidemment très discutés et recherchés dans les grands pays qui ont des commerces à grande échelle et les algorithmes e-relatifs peuvent générer ou faire perdre des milliards de revenus ou des millions de revenus. Voilà pour ces petites généralités avant qu'on rentre dans le vif du sujet. les combinaisons d'articles ou produits

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Date de parution :21 déc. 2017

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